Definition von Deep Learning

Deep Learning ist eine Form des Machine Learning, bei der Computer Informationen auf ähnliche Weise wie das menschliche Gehirn verarbeiten. Es wird als „deep“ bezeichnet, weil mehrere Schichten neuronaler Netzwerke involviert sind, die dem System dabei helfen, Daten zu verstehen und zu interpretieren. Diese Technik ermöglicht es Computern, Muster zu erkennen und komplexe Aufgaben zu bewältigen, wie beispielsweise Sprachen zu übersetzen oder selbstständig Autos zu steuern. Ähnlich wie Menschen aus Erfahrungen lernen, verbessern diese Systeme ihre Fähigkeiten und Genauigkeit im Laufe der Zeit durch die Analyse großer Datenmengen, ohne dass manuelle Aktualisierungen durch Menschen erforderlich sind.

Verständnis neuronaler Netze

Von der Theorie zum Perceptron

In den 1940er Jahren entwickelten der Neurowissenschaftler Warren McCulloch und der Mathematiker Walter Pitts gemeinsam das erste Konzept eines künstlichen neuronalen Netzwerks. Ihr Ziel war es, zu verstehen, wie das Gehirn aus den einfachen binären Reaktionen von Neuronen komplexe Denkmuster erzeugen kann. Sie stellten ein Modell der Nervenzelle vor, von dem sie glaubten, dass es die Fähigkeit des Gehirns, komplexe Berechnungen mit binärer Logik durchzuführen, simulieren könne.

In dem von McCulloch und Pitts entwickelten neuronalen Netzwerkmodell fungieren Eingaben wie die elektrischen Impulse, die eine Nervenzelle empfängt. Wenn bestimmte Eingaben für ein spezifisches Ergebnis entscheidender sind, werden diese im Modell durch ein höheres Gewicht hervorgehoben. Wenn diese gewichteten Eingaben einen gewissen Wert überschreiten, wird die Nervenzelle aktiviert; andernfalls bleibt sie inaktiv. Dieser grundlegende Ein-Aus-Mechanismus ermöglichte es ihrem Modell, einfache, dem Gehirn ähnliche Entscheidungsprozesse zu simulieren. Das schuf die Voraussetzungen für die Entwicklung des Deep Learning.

Im Jahr 1957 wurde mit der Einführung des Mark I Perceptron, einer raumgroßen Maschine, die vom Informatiker und Psychologen Frank Rosenblatt entwickelt wurde, die erste praktische Anwendung künstlicher Neuronen vorgestellt. Dieses Gerät verwendete Fotozellen und künstliche neuronale Netzwerke, um Bilder zu erkennen und zu kategorisieren, und demonstrierte damit die Wirksamkeit der von McCulloch und Pitts entwickelten Ideen. Rosenblatts Perceptron bestätigte nicht nur, dass Machine Learning funktionieren kann, sondern ebnete auch den Weg für die Entwicklung der heutigen, weitaus komplexeren Deep-Learning-Technologien.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep Learning nutzt den Prozess der Vorhersage, um zu ermitteln, welche Algorithmen in neuronalen Netzwerken am ehesten Ergebnisse liefern, die den Erwartungen des Menschen entsprechen. Anschließend nutzen die Netzwerke die Rückpropagierung, um diese Algorithmen so zu verfeinern, dass sich ihre Erfolgsrate verbessert. Hier ein Beispiel:

Stellen Sie sich vor, Sie bringen einem Computer bei, verschiedene Musikgenres zu erkennen. Das neuronale Netzwerk analysiert Tausende von Musikdateien und lernt dabei nach und nach, Merkmale wie Instrumentierung, Rhythmus und Akkordfolgen zu erkennen. Wenn es eine Vorhersage trifft, beispielsweise ein Musikstück als Rocksong identifiziert, und anschließend über die Richtigkeit dieser Aussage informiert wird, passt es seinen Algorithmus mithilfe der als Rückpropagierung bezeichneten Methode an.

Das ist wie das Lernen aus Fehlern. Wenn der Computer beispielsweise eine klassische Klaviersonate fälschlicherweise als Rocksong einstuft, lernt er aus diesem Fehler und verbessert seine Fähigkeit, bei zukünftigen Vorhersagen zwischen klassischer Musik und Rocksongs zu unterscheiden. Im Laufe der Zeit ermöglicht dieser Prozess dem künstlichen neuronalen Netzwerk, äußerst genaue Vorhersagen zu treffen, wodurch es zu einem leistungsstarken Tool wird, das beispielsweise auf der Grundlage Ihrer Vorlieben Filme empfiehlt oder autonomen Fahrzeugen dabei hilft, Verkehrszeichen und Signale zu interpretieren.

Ein weitergehender Einblick in die Schichten tiefer neuronaler Netze

Diese Liste erläutert die wesentlichen Komponenten eines tiefen neuronalen Netzwerks und die allgemeine Reihenfolge, in der sie funktionieren. Neuronen, Aktivierungsfunktionen und Regularisierungstechniken sind jedoch keine isolierten Schritte, sondern Merkmale, die im gesamten Netzwerk und während des gesamten Lernprozesses zum Tragen kommen.

1. Eingabeschicht

Die Eingabeschicht ist das Tor zum Netzwerk, in dem jedes Neuron ein eindeutiges Merkmal der Eingabedaten darstellt. Die Hauptfunktion dieser Schicht besteht darin, die Rohdaten zu empfangen und zur weiteren Verarbeitung an die nachfolgenden Schichten weiterzuleiten.

1. Neuronen (Knoten)

Neuronen (oder Knoten) sind die grundlegenden Verarbeitungseinheiten eines neuronalen Netzwerks. Jedes Neuron empfängt Eingaben, verarbeitet diese (mithilfe einer gewichteten Summe und anschließender Anwendung einer Aktivierungsfunktion) und sendet die Ausgabe an die nächste Schicht.

1. Aktivierungsfunktionen

Diese fungieren wie die Entscheidungsträger in einem neuronalen Netzwerk und unterstützen es dabei, zu bestimmen, was gelernt und was ignoriert werden soll. Sie verleihen dem Netzwerk eine gewisse Flexibilität, sodass es komplexe Muster erfassen und lernen kann. Zu den gängigen Aktivierungsfunktionen gehören Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) und Tanh.

1. Gewichtungen und Biases

Gewichtungen sind Parameter innerhalb des Netzwerks, die den Einfluss der Eingabedaten auf die Ausgaben innerhalb der Netzwerkebenen bestimmen. Zusammen mit Gewichtungen stellen Biases sicher, dass Aktivierungsfunktionen Ausgabewerte ungleich Null erzeugen können, was die Fähigkeit des Netzwerks verbessert, effektiv zu aktivieren und zu lernen.

1. Versteckte Schichten

Die versteckten Schichten befinden sich zwischen den Eingabe- und Ausgabeschichten und führen den Großteil der Berechnungen innerhalb eines neuronalen Netzwerks durch. Sie werden als „versteckt“ bezeichnet, da sie im Gegensatz zu den Ein- und Ausgängen nicht mit der externen Umgebung interagieren. Die Komplexität und Leistungsfähigkeit eines neuronalen Netzwerks werden weitgehend von der Anzahl und Architektur der versteckten Schichten bestimmt.

1. Ausgabeschicht

Dies ist die letzte Schicht in einem neuronalen Netzwerk. Sie präsentiert die Ergebnisse und wandelt die Informationen aus den versteckten Schichten in ein Format um, das die jeweilige Aufgabe löst, beispielsweise Klassifizierung, Regression oder jede andere Art von Vorhersage.

1. Verlustfunktion

Die Verlustfunktion oder Kostenfunktion quantifiziert die Differenz zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Ergebnissen. Das Ziel des Trainings besteht darin, diese Funktion zu minimieren, damit das Modell genauere Vorhersagen treffen kann.

1. Optimierungsalgorithmen

Diese Algorithmen verfeinern das Modell, um seine Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern. Sie optimieren die Gewichtungen und Biases, um Fehler bei den Vorhersagen zu reduzieren. Zu den gängigen Methoden zählen stochastischer Gradientenabstieg, Adam und RMSprop.

1. Rückpropagierung (Backpropagation)

Dieser Deep-Learning-Algorithmus ist von entscheidender Bedeutung, da er dem Modell hilft, aus seinen Fehlern zu lernen und sich zu verbessern. Bei der Rückpropagierung wird ermittelt, wie sich Änderungen an den Gewichtungen des Modells auf dessen Genauigkeit auswirken. Anschließend werden diese Einstellungen angepasst, indem Fehler rückwärts durch das Modell verfolgt werden, um die Vorhersagen zu verbessern.

1. Regularisierungstechniken

Modelle lernen die Trainingsdaten häufig zu genau, was dazu führt, dass sie bei neuen Daten nicht so gut funktionieren (bekannt als Überanpassung). Um dies auszugleichen, werden Techniken wie L1- und L2-Regularisierung sowie Batch-Normalisierung eingesetzt, um die Größe der Gewichtungen anzupassen und den Trainingsprozess zu beschleunigen.

1. Batch-Normalisierung

Diese Technik normalisiert die Eingaben jeder Schicht, um die Stabilität, Leistung und Geschwindigkeit des neuronalen Netzwerks zu verbessern. Sie hilft auch dabei, die Empfindlichkeit gegenüber den anfänglichen Startgewichtungen zu verringern.

1. Dropout

Eine weitere Regularisierungsmethode, das Dropout-Verfahren, ignoriert während des Trainings zufällig eine Reihe von Neuronen. Dies trägt dazu bei, Überanpassung zu reduzieren, indem verhindert wird, dass das Netzwerk zu stark von einem einzelnen Neuron abhängig wird.

Häufige Anwendungsbereiche von Deep Learning

Seit dem Perceptron hat sich beim Deep Machine Learning enorm viel getan. Anstatt raumgroße Maschinen installieren zu müssen, können Unternehmen nun Deep-Learning-Lösungen in der Cloud erstellen. Die Fähigkeit heutiger tiefer neuronaler Netze, komplexe Datensätze zu verarbeiten, macht sie zu wertvollen Tools in verschiedenen Branchen und eröffnet neue Innovationsmöglichkeiten, die einst als futuristisch galten.

Automobilindustrie

Deep Learning ermöglicht es Fahrzeugen, Sensordaten für die Navigation zu interpretieren. Darüber hinaus verbessert es Fahrerassistenzsysteme mit Funktionen wie Gefahrenerkennung und Kollisionsvermeidung und trägt zu einer optimierten Fahrzeugkonstruktion und ‑fertigung bei.

Operatives Geschäft

Dialogorientierte KI-Chatbots und virtuelle Assistenten sind beliebte Deep-Learning-Anwendungen für Unternehmen. Sie reduzieren menschliche Fehler durch die Automatisierung manueller Aufgaben, beschleunigen die Datenanalyse und Entscheidungsfindung und erleichtern das Auffinden von Informationen, die in verschiedenen Systemen gespeichert sind.

Finanzwesen

Algorithmisches Trading auf Basis von Deep Learning wird eingesetzt, um Marktdaten für vorausschauende Erkenntnisse zu analysieren und komplexe Muster zu identifizieren, wodurch die Betrugserkennung verbessert wird. Deep Learning unterstützt auch das Risikomanagement, die Bewertung von Kreditrisiken und Marktbedingungen für fundiertere Entscheidungen.

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Gesundheitswesen

Deep-Learning-Algorithmen können dazu beitragen, die Diagnosegenauigkeit zu verbessern und Anomalien wie Tumore in einem frühen Stadium anhand medizinischer Bilder zu erkennen. Darüber hinaus bieten sich Möglichkeiten für die Entdeckung neuer Medikamente durch die Vorhersage des molekularen Verhaltens, was die Entwicklung neuer Therapien erleichtert.

Fertigung

Vorausschauende Instandhaltung nutzt das Internet der Dinge und Deep Learning, um Maschinenausfälle vorherzusehen und Ausfallzeiten zu minimieren. Sichtprüfungssysteme, die anhand umfangreicher Bilddatensätze trainiert wurden, können die Qualitätskontrolle durch die Erkennung von Fehlern verbessern.

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Medien und Unterhaltung

Die Unterhaltungsbranche nutzt Deep-Learning-Anwendungen, um Inhaltsempfehlungen auf Streaming-Plattformen zu optimieren und Kreativen dabei zu helfen, realistische CGI zu entwickeln und Musik mithilfe generativer KI zu komponieren. Außerdem werden die Vorlieben der Zuschauer analysiert, sodass Content-Ersteller ihre Inhalte besser anpassen und zukünftige Trends vorhersagen können.

Einzelhandel

Deep Learning hat das Kundenerlebnis im Einzelhandel durch personalisierte Produktempfehlungen revolutioniert. Darüber hinaus verbessert es die Bestandsführung durch vorausschauende Analysen zur Bedarfsprognose und Optimierung der Lagerbestände.

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Lieferkette

Logistikunternehmen nutzen Deep Machine Learning, um die Lieferplanung zu optimieren, indem sie Verkehrsstörungen in Echtzeit erkennen. Deep Learning verbessert auch die Prognosegenauigkeit von Angebot und Nachfrage und ermöglicht proaktive Strategieanpassungen.

Vorteile und Herausforderungen des Deep Learning

Die Vorteile des Deep Learning sind zwar beeindruckend, doch die Komplexität dieser Technologie bringt auch Herausforderungen mit sich. Weil Deep-Learning-Lösungen einen erheblichen Planungs- und Ressourcenaufwand erfordern, ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, vor der Entwicklung und Implementierung dieser Technologie klar definierte Ziele und verantwortungsvolle KI-Praktiken festzulegen.

Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning und KI

Es gibt einige wesentliche Unterschiede zwischen traditionellem Machine Learning und Deep Learning:

Machine Learning ist darauf angewiesen, dass Menschen manuell die Merkmale oder Eigenschaften der Daten identifizieren und auswählen, die für eine Aufgabe wichtig sind, beispielsweise Kanten in Bildern oder bestimmte Wörter in Texten. Dieser Trainingsprozess erfordert viel Fachwissen und Aufwand.

Deep Learning ermöglicht es Maschinen, automatisch zu bestimmen, welche Merkmale der Daten für die Ausführung bestimmter Aufgaben am wichtigsten sind. Dazu werden die Rohdaten, beispielsweise Pixel in einem Bild, durch mehrere Schichten eines neuronalen Netzwerks verarbeitet. Jede Schicht wandelt die Daten in eine abstraktere Form um und baut dabei auf den Ergebnissen der vorherigen Schicht auf. Je mehr Daten das Modell erhält, desto stärker verfeinert es diese Transformationen kontinuierlich – wodurch Genauigkeit und Leistung steigen und das Modell mit der Zeit immer effektiver wird.

Beispiel für die Unterschiede zwischen KI, Deep Learning und Machine Learning

Wenn Sie sich über die Unterschiede zwischen KI, Machine Learning und Deep Learning nicht im Klaren sind, sind Sie nicht allein. Hier ein Beispiel aus der Praxis zum Vergleich von KI, Deep Learning und Machine Learning im Zusammenhang mit autonomen Fahrzeugen:

KI ist die übergreifende Technologie, die autonomen Fahrzeugen menschenähnliche Intelligenz und Autonomie verleiht. Dazu gehören Machine Learning und Deep Learning.

Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, der es selbstfahrenden Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne für jedes Szenario speziell programmiert zu sein.

Deep Learning ist ein spezieller Unterbereich des Machine Learning, der komplexe Eingaben, darunter visuelle Daten von Kameras, verarbeitet und interpretiert, um die Umgebung in Echtzeit zu verstehen.

Deep Learning im Vergleich zu Deep-Learning-Modellen

Es ist auch nicht ungewöhnlich, dass die Begriffe „Deep Learning“ und „Deep-Learning-Modelle“ synonym verwendet werden, es gibt aber einen feinen Unterschied zwischen ihnen:

Deep Learning bezeichnet das gesamte Forschungsgebiet. Es umfasst die Theorien, Techniken, Algorithmen und Prozesse, die zum Trainieren künstlicher neuronaler Netze verwendet werden.

Deep-Learning-Modelle beziehen sich auf spezifische neuronale Netze, die entwickelt und trainiert wurden, um ein bestimmtes Problem zu lösen oder eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Jedes Modell ist einzigartig und auf seine spezifischen Daten, sein Training und seine Aufgabe zugeschnitten. Die Leistung eines Modells hängt von folgenden Faktoren ab:

• Wie gut es trainiert wurde, einschließlich der Qualität und Quantität der Daten und der Lernrate.
• Vom Design und von der Rechenleistung der Computerinfrastruktur, auf der es läuft.

Was sind tiefe neuronale Netzwerke?

Deep-Learning-Netzwerke, häufig auch als tiefe neuronale Netzwerke bezeichnet, erlernen komplexe Muster aus großen Datenmengen, indem sie neuronale Verbindungen durch Training anpassen. Es gibt mehrere Haupttypen: künstliche neuronale Netze, faltungsneuronale Netze (Convolutional Neural Network, CNN), rekurrent neuronale Netze (Recurrent Neural Network, RNN), generative neuronale Netze und Autoencoder.

Arten von tiefen neuronalen Netzwerken

Anforderungen an die Deep-Learning-Infrastruktur

Deep Learning erfordert eine spezielle Rechen- und Netzwerkinfrastruktur, um die komplexen Modelle und umfangreichen Datensätze zu verarbeiten. Es ist nicht praktikabel, Deep-Learning-Modelle auf allgemeiner Computerhardware oder in Netzwerken auszuführen. Daher setzen viele Unternehmen auf Unternehmens-KI-Plattformen, um die erforderlichen Anforderungen zu erfüllen. Hier sind die wichtigsten Überlegungen zur Infrastruktur:

Hochleistungs-GPUs

Das Rückgrat der Deep-Learning-Infrastruktur bilden leistungsstarke Grafikprozessoren (GPUs). GPUs wurden ursprünglich für die Grafikdarstellung in Videospielen entwickelt und verfügen über Rechenkapazitäten, die sie für Deep Learning besonders geeignet machen. Ihre Fähigkeit, mehrere Berechnungen gleichzeitig durchzuführen, reduziert die Trainingszeit für Modelle erheblich und macht sie für die moderne KI-Forschung und KI-Anwendungen unverzichtbar.

Skalierbare Speicherlösungen

Je mehr Trainingsdaten für ein Modell zur Verfügung stehen, desto besser ist seine Leistung. Dies erfordert skalierbare und schnelle Speicherlösungen, die Petabytes an Daten verarbeiten können, ohne dass es zu Engpässen beim Datenabruf kommt. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, werden häufig Solid-State-Laufwerke und verteilte Dateisysteme eingesetzt, die einen schnellen Datenzugriff bieten, der mit der Rechengeschwindigkeit von GPUs Schritt halten kann.

Effiziente Frameworks für die Datenverarbeitung

Frameworks und Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Keras vereinfachen die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen durch vorkonfigurierte Funktionen, sodass weniger Programmieraufwand erforderlich ist. Diese Tools beschleunigen nicht nur den Entwicklungsprozess, sondern optimieren auch die Recheneffizienz von Training und Inferenz, wodurch die zugrunde liegende Hardware effektiv genutzt werden kann.

Cloud-Computing-Plattformen

Cloud-Computing-Plattformen spielen eine entscheidende Rolle dabei, Deep Learning allgemein zugänglich zu machen. Sie bieten bedarfsgerechten Zugriff auf leistungsstarke Rechenressourcen, wodurch erhebliche Vorabinvestitionen in physische Hardware entfallen. Diese Plattformen bieten verschiedene Services, darunter GPU-Instanzen, skalierbaren Speicher und Frameworks für Machine Learning, die es Einzelpersonen und Unternehmen erleichtern, Deep-Learning-Modelle zu erstellen und bereitzustellen.

Netzwerkinfrastruktur

Deep-Learning-Modelle werden häufig auf mehreren GPUs und sogar an verschiedenen geografischen Standorten trainiert, sodass eine robuste Netzwerkinfrastruktur von entscheidender Bedeutung ist. Eine hohe Bandbreite gewährleistet, dass Daten und Modellparameter in einer verteilten Trainingsumgebung effizient zwischen den Knoten übertragen werden können, wodurch Verzögerungen minimiert und der Trainingsprozess optimiert werden.

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